摘 要
目前乳腺癌是女性癌癥的首要死因，早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷、早期治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵手段。由于乳腺X片圖像中，許多微小鈣化點(diǎn)都處于強(qiáng)背景下，容易被醫(yī)生忽略，為了抑制強(qiáng)背景，凸出鈣化點(diǎn)，研究了一種利用小波變換實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的鈣化點(diǎn)檢測(cè)方法。
首先利用二值化圖像提取出乳腺區(qū)域，并采用形態(tài)學(xué)對(duì)乳腺圖像進(jìn)行去噪；然后，采用方形網(wǎng)格覆蓋乳腺區(qū)域分割出感興趣區(qū)域；對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行小波圖像增強(qiáng)，進(jìn)而抑制背景，使鈣化點(diǎn)與背景明顯的區(qū)分開(kāi)來(lái)；最后進(jìn)一步研究鈣化點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)方法，在圖像增強(qiáng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，采用Top-hat算法實(shí)現(xiàn)鈣化點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)。Matlab仿真驗(yàn)結(jié)果表明，用小波變換方法增強(qiáng)乳腺圖像，能夠很好的將圖像中的鈣化點(diǎn)與背景部分區(qū)分帶來(lái)，為醫(yī)生提供了方便；基于Top-hat算法的鈣化點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法能夠有效的檢測(cè)出圖像中的鈣化區(qū)。

關(guān)鍵詞 小波變換 圖像增強(qiáng) 鈣化點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)Top-hat算法

ABSTRACT
At present,breast cancer is the leading cause of death for women.Early detection, early diagnosis, early treatment is the key means to reducing breast cancer mortality .As a result of breast X-chip image calcification of many weak points are in the context of strong and easily overlooked by doctors.In order to restrain the background, enhance calcifications, researching a calcification detection method that using wavelet transform to achieve image enhancement.
First of all,use binary image to pick up the breast region,and use morphology to denoise for breast imaging; Then, use square grid to cover breast region and cut up region of interest; Using wavelet image enhancement to increase region of interest, thereby inhibiting the background to make a clear distinction between calcifications and background; Finally, further research the method of automatic detection of calcifications to advance regional growth, using Top-hat algorithm to achieve automatic detection of calcifications. The result of Matlab simulation shows that using method of wavelet transform to enhance breast imaging can be differentiate image of calcifications in order to provide doctors with convenience. Based on Top-hat algorithm automatic detection of calcification can effectively detect the image of the calcified area.

Key words Wavelet transform Image Enhancement Automatic detection of calcification Top-hat algorithm

目錄
摘 要 I
Abstract II
第1章 緒 論 1
1.1 課題背景及意義 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展及現(xiàn)狀 2
1.3 論文的主要內(nèi)容 4
第2章 乳腺X圖像的預(yù)處理 5
2.1 基本概念 5
2.1.1二值形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算 5
2.1.2灰度直方圖的基本概念 6
2.2 乳腺區(qū)域的提取與去噪 7
第3章 小波變換的基本理論 10
3.1 小波變換 10
3.1.1 連續(xù)小波變換 11
3.1.2 離散單小波變換 12
3.2 多分辨率分析 13
3.3 二尺度方程 14
3.4 Matlab算法 15
3.5 本文用到的幾個(gè)小波系 17
第4章 鈣化點(diǎn)的檢測(cè) 19
4.1 方形網(wǎng)格覆蓋乳腺區(qū)域 19
4.2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 19
4.3 小波圖像增強(qiáng) 20
4.3.1 基于小波變換的圖像增強(qiáng)方法 20
4.3.2 小波基的選取 21
4.3.3 小波圖像增強(qiáng)流程圖介紹 26
4.4 Top-hat 算子 27
4.5 基于Top-hat 算子的鈣化點(diǎn)檢測(cè)方法 28


4.5.1 種子點(diǎn)的選取 28
4.5.2 區(qū)域生長(zhǎng) 28
4.5.3 鈣化點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)算法 29
4.6　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 31
結(jié) 論 32
致 謝 33
參 考 文 獻(xiàn) 34
附 錄1 35
附 錄2 39